在上一篇博客 【Android 内存优化】libjpeg-turbo 函数库交叉编译与使用 ( 交叉编译脚本编写 | 函数库头文件拷贝 | 构建脚本配置 | Android Studio 测试函数库 ) 中 对 libjpeg-turbo 函数库进行了交叉编译 , 拷贝了相应的头文件和静态库到 Android Studio 项目中 , 并配置了 CMakeList.txt 构建脚本 , 和 build.gradle 构建脚本 , 本篇博客中开始进行代码编写 ;
1 压缩 一般来说,计算机处理的数据都存在一些冗余度,同时数据中间,尤其是相邻数据间存在着相关性,所以可以通过一些有别于原始编码的特殊编码方式来保存数据, 使数据占用的存储空间比较小,这个过程一般叫压缩。和压缩对应的概念是解压缩,就是将被压缩的数据从特殊编码方式还原为原始数据的过程。 压缩广泛应用于海量数据处理中,对数据文件进行压缩,可以有效减少存储文件所需的空间,并加快数据在网络上或者到磁盘上的传输速度。在Hadoop中,压缩应用于文件存储、Map阶段到Reduce阶段的数据交换(需要打开相关的选项)等情
在当今的大数据时代,数据的处理和分析已经成为企业发展的必要条件之一。Hadoop作为一种开源的大数据处理框架,已经成为后端大数据处理的重要工具之一。本文将介绍如何在后端使用Hadoop进行大数据处理,包括Hadoop的安装和配置以及如何使用Java编写MapReduce作业。
在当前的数据驱动时代,大量的数据需要在不同系统和应用程序之间进行交换和共享。这些数据可能来自于不同的源头,如传感器、数据库、文件等,具有不同的格式、大小和结构;不同系统和编程语言的运行环境也可能存在差异,如操作系统、硬件架构等,进一步增加了数据交换的复杂度和难度。为了将这些数据有效地传输和处理,需要一个高性能的数据交换格式,以提高数据交换和处理的速度和效率。传统上,数据交换通常采用文本格式,如CSV、XML、JSON等,但它们存在解析效率低、存储空间占用大、数据类型限制等问题,对于大规模数据的传输和处理往往效果不佳。因此,需要一种高效的数据交换格式,可以快速地将数据从一个系统或应用程序传输到另一个系统或应用程序,并能够支持不同编程语言和操作系统之间的交互。
在机器学习领域中,自编码器(Autoencoder)是一种强大的神经网络架构,用于数据降维和特征提取。自编码器通过训练过程将输入数据映射到低维编码空间,然后再将其重构为原始数据。本文将深入探讨自编码器的原理、应用以及代码示例,帮助读者理解其在数据处理中的重要性。
码到三十五 : 个人主页 心中有诗画,指尖舞代码,目光览世界,步履越千山,人间尽值得 !
PySpark是一种适合在大规模数据上做探索性分析,机器学习模型和ETL工作的优秀语言。若是你熟悉了Python语言和pandas库,PySpark适合你进一步学习和使用,你可以用它来做大数据分析和建模。
在Java编程世界中,处理文件和数据流是一项常见任务。了解字节流是Java中文件和数据处理的关键部分之一。本篇博客将从零开始,为初学者详细介绍Java字节流,从基础概念到高级应用,帮助你成为字节流的专家。
本文讲解了 Java 中 字节输入流 InputStream,介绍了 InputStream 类的应用场景,并给出了样例代码,Java 字节输入流是用于从输入源读取字节数据的流,它以字节为单位进行读取操作,并提供了多种方法来读取不同类型的数据。
protobuffer是一种语言无关、平台无关的数据协议,优点在于压缩性好,可扩展,标准化,常用于数据传输、持久化存储等。
Bean对象实现WritableComparable几口,重写compareTo()方法
Spark SQL作为Spark当中的结构化数据处理模块,在数据价值挖掘的环节上,备受重用。自Spark SQL出现之后,坊间甚至时有传言,Spark SQL将取代Hive,足见业内对其的推崇。今天的大数据开发学习分享,我们就来讲讲Spark SQL数据处理模块。
前面一篇介绍了Java怎么去查看数据块的相关信息和怎么去查看文件系统。我们只要知道怎么去查看就行了!接下来我分享的是Hadoop的I/O操作。
今天做项目,在发送完图片之后,关闭了OutputStream,发现程序抛出异常:socket isclosed。软件只需要关闭发送图片的I/O流,不能关闭socket。因此在网上查了一下,发现关闭OutputStream的同时socket也会关闭。
之前的系列文章当中,已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库,今天接着来讲Hbase。Hbase在大数据存储当中,与Hadoop生态紧密相关,也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始,来讲讲Hbase。
前言 前面一篇介绍了Java怎么去查看数据块的相关信息和怎么去查看文件系统。我们只要知道怎么去查看就行了!接下来我分享的是Hadoop的I/O操作。 在Hadoop中为什么要去使用压缩(Com
Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式计算框架,可以处理海量数据。它包括两个核心组件:Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce计算框架。
数据工厂,是一套多组件化数据清洗加工及数据存储管理平台,同时能够管理所有的数据库的备份方案。
NO.63 Hadoop MapReduce 实践—环境搭建(下) Mr. 王:vim 是Linux 下开源的文本编辑器,它的功能非常强大,受到广大编程爱好者的欢迎,非常适合用来编写程序代码等,它提
在上一篇文章(Elasticsearch & ClickHouse 存储效能对比)中,我们比较了ES和CK在数据集的压缩存储方面的效能,ClickHouse的压缩存储其实并没有特别的魔法,使用的列存方式和压缩算法其实都是业内常见的,因为其数据结构是以列存方式专门针对这种结构化数据的OLAP场景的,因此可以做到一个比较高的压缩比率。而Elasticsearch是一个使用场景非常广泛的数据库,其默认数据结构配置是支持高并发、高可用、可全文检索的非结构化数据的搜索需求,但同时也是提供doc_value, BKD tree等方式支持高效存储数据的。要达到CK类似的效果,需要有针对性的进行优化。
序列化是指将结构化对象转化为字节流以便在网络上传输或写到磁盘进行永久存储的过程。反序列化是指将字节流转回结构化对象的逆过程。
Mapreduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“基于hadoop的数据分析应用”的核心框架;
推荐序 Google公司提出的MapReduce编程框架、GFS文件系统和BigTable存储系统成为了大数据处理技术的开拓者和领导者,而源于这三项技术的ApacheHadoop等开源项目则成为了大数据处理技术的事实标准,迅速推广至国内外各大互联网企业,成为了PB量级大数据处理的成熟技术和系统。面对不同的应用需求,基于Hadoop的数据处理工具也应运而生 例如,Hive、Pig等已能够很好地解决大规模数据的离线式批量处理问题。但是,HadoopHDFS适合于存储非结构化数据,且受限于HadoopMapRed
由于Android应用的沙箱机制,每个应用所分配的内存大小是有限度的,内存太低就会触发LMK(Low Memory Killer)机制,进而会出现闪退现象。如果要对内存进行优化,就需要先搞懂java的内存是如何分配和回收的,关于这方面,可以重点参考下面的内容: Java 垃圾回收器的GC机制,看这一篇就够了 Android 内存泄漏常见案例及分析 Android应用内存泄漏的定位、分析与解决策略
导读 在追求高效率营销系统运作的过程中,黑名单管理是一个不可忽视的环节。传统的黑名单处理方式可能面临效率低下和扩展性差的问题。本文将深入探讨一种创新的解决方案:位图的应用。位图以其卓越的空间效率和处理速度,提供了一种优化黑名单管理的新思路。本文将详细分析位图在营销系统黑名单中的应用,探讨它如何改进数据处理流程,以及实现对大规模黑名单的高效管理。这一技术的引入,不仅提升了系统性能,还为数据处理领域带来了新的启示。
Kafka 生产者是 Apache Kafka 中的一个重要组件,它负责将数据发送到 Kafka 集群中。在实时数据处理和流式处理应用程序中,Kafka 生产者扮演着非常重要的角色。
01 displytag 与Struts结合使用最出名的一个tag主要是显示表格数据很漂亮、完善。 02 cewolf tag 用来在web上显示复杂图形报表的一个jsp tag。 03
一、在线特征系统 主流互联网产品中,不论是经典的计算广告、搜索、推荐,还是垂直领域的路径规划、司机派单、物料智能设计,建立在人工智能技术之上的策略系统已经深入到了产品功能的方方面面。相应的,每一个策略系统都离不开大量的在线特征,来支撑模型算法或人工规则对请求的精准响应,因此特征系统成为了支持线上策略系统的重要支柱。美团点评技术博客之前推出了多篇关于特征系统的文章,如《机器学习中的数据清洗与特征处理综述》侧重于介绍特征生产过程中的离线数据清洗、挖掘方法,《业务赋能利器之外卖特征档案》侧重于用不同的存储引擎解决
上一篇文章中我对新一代大数据处理引擎Flink做了简单的介绍,包括:批量计算与流式计算的区别、流式计算引擎的重要性,以及Flink相比其他流式计算引擎的优势。因为Flink性能优秀,解决了之前流式计算引擎的痛点,非常适合电商促销、风险控制、异常检测、金融交易等领域,阿里、腾讯、华为、美团、滴滴等大公司为了保证业务的实时性,正在积极将Flink部署在生产环境。Flink是当前大数据界冉冉升起的新星。比起Hadoop和Spark,精通Flink技术的人才相对较少,因此,掌握Flink技术对于转行或跳槽的朋友来说显得越发重要。
在web操作领域,为了减轻响应数据的体积和保证数据完整性的考虑,可以在浏览器允许的情况下,将数据压缩返回,压缩操作方式目前一般支持主流的两重操作方式[Accept-Encoding:gzip, deflate]
本文将深入探讨Sqoop的使用方法、优化技巧,以及面试必备知识点与常见问题解析,助你在面试中展现出深厚的Sqoop技术功底。
导语 本文将介绍如何通过【图片压缩】能力,让您降本增效的使用 COS ,文章将写得浅显易懂,旨在快速带领用户了解图片压缩的用法及带来的收益。 图片压缩为什么会让您降本增效? 随着互联网业务量的不断
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起,但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时,如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据,那么这样的大数据分析系统一文不值。本
大数据指不用随机分析法这样捷径,而采用所有数据进行分析处理的方法。互联网时代每个企业每天都要产生庞大的数据,对数据进行储存,对有效的数据进行挖掘分析并应用需要依赖于大数据开发,大数据开发课程采用真实商业数据源并融合云计算+机器学习,让学员有实力入职一线互联网企业。
Apache CarbonData 是一种索引列式数据格式,专为快速分析和实时洞察至关重要的大数据场景而开发。这个强大的数据存储解决方案是 Apache 软件基金会内的顶级项目,提供了一种更结构化、更高效、更快速的方法来处理和分析大型数据集
在我们开发Flink应用时,许多有状态流应用程序的一个常见要求是自动清理应用程序状态以有效管理状态大小,或控制应用程序状态的访问时间。 TTL(Time To Live)功能在Flink 1.6.0中开始启动,并在Apache Flink中启用了应用程序状态清理和高效的状态大小管理。
Spark 是专为大规模数据处理而设计的快速通用的计算引擎。用来构建大型的、低延迟的数据分析应用程序。可用它来完成各种各样的运算,包括 SQL 查询、文本处理、机器学习等。
互联网让信息传播的更快,人们仿佛对信息更加渴望,我们身边的产品越来越多,获取信息的类型也丰富多样,图片、视频、音频、文字等。
jar包:对于学习java的人来说应该并不陌生。我们也经常使用也一些jar包。其实jar包就是java的类进行编译生成的class文件就行打包的压缩包而已。里面就是一些class文件。当我们自己使用maven写一些java程序,进行打包生成jar包。同时在可以在其他的工程下使用,但是我们在这个工程依赖的jar包,在其他工程使用该jar包也要导入。
4月12日,在腾讯分享日的大数据分论坛上,腾讯首次对外展现了自己的大数据平台,受到外界的普遍关注,后续,我们将持续为大家分享腾讯大数据的方方面面。本篇为综述篇,针对整体情况做概要性的介绍,后续将会有更详细的离线计算、实时计算、数据实时采集以及大数据应用产品等系列文章输出,绝对干货,敬请期待。 腾讯业务产品线众多,拥有海量的活跃用户,每天线上产生的数据超乎想象,必然会成为数据大户。特别是随着传统业务增长放缓,以及移动互联网时代的精细化运营,对于大数据分析和挖掘的重视程度高于以往任何时
上期讲了 CLICKHOUSE 可以算是MYSQL生态闭环的一个关键的位置,OLAP的缺失让MYSQL 对比其他数据库,败的一塌糊涂。 CLICKHOUSE 作为MYSQL的OLAP的功能扩展,可以将对手甩的更远。实际上大数据处理的方式越来越多,但在处理方面也要考虑成本的问题,复杂的结构和简单的结构比起来, 可能简单的结构比传统的方式更有效,快速成本更低.
大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起,但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时,如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据,那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不同阶段的技巧和准则(例如数据提取,数据清洗,处理,存储,以及介绍)。本文应作为一个通用准则,以确保最终的大数据分析平台能满足性能要求。
众所周知, Java 在处理数据量比较大的时候,加载到内存必然会导致内存溢出,而在一些数据处理中我们不得不去处理海量数据,在做数据处理中,我们常见的手段是分解,压缩,并行,临时文件等方法;
这里面的MeDIP-seq指的是DNA,那么MeRIP-seq其实就是RNA水平的又叫做m6a测序,恰好看到了咱们的表观微信交流群我们的生信技能树优秀转录组讲师在分享全套MeRIP-seq文章图表复现代码,我借花献佛整理一下分享给大家:
译者:袁璞,圣特尔•E店宝大数据架构师,关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。
原文:Building High Performance Big Data Analytics Systems 译者:袁璞,圣特尔•E店宝大数据架构师,关注高性能或可用架构、大数据技术、机器学习。 审核:朱正贵 责编:仲浩 大数据分析系统作为一个关键性的系统在各个公司迅速崛起。但是这种海量规模的数据带来了前所未有的性能挑战。同时,如果大数据分析系统无法在第一时间为运营决策提供关键数据,那么这样的大数据分析系统一文不值。本文将从技术无关的角度讨论一些提高性能的方法。下面我们将讨论一些能够应用在大数据分析系统不
大数据是最近IT界最常用的术语之一。然而对大数据的定义也不尽相同,所有已知的论点例如结构化的和非结构化、大规模的数据等等都不够完整。大数据系统通常被认为具有数据的五个主要特征,通常称为数据的5 Vs。分别是大规模,多样性,高效性、准确性和价值性。
一、TDF(数据工坊)简介 TDF简介 源于腾讯云数智大数据套件的轻量云上大数据产品,提供基于SQL的大数据计算框架。 适用于需要动态灵活获取大数据计算能力进行批量计算、日志处理或数据仓库
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